2. Другой алгоритм состоит в обработке тем же методом мнения каждого эксперта в отдельности с последующим усреднением результатов. Результат расчетов по этому алгоритму представлен в табл. 2.11.

Таблица 2.11

Объекты	Относительные оценки объектов
	1-й эксперт	2-й эксперт	3-й эксперт	4-й эксперт	5-й эксперт	Среднеарифмети­ческая оценка
«Волга ГАЗ-24»	0,229	0,230	0,230	0,228	0,230	0,229
«Москвич-412ИЭ» «Москвич-408»	0,177 0,153	0,199 0,164	0,164 0,152	0,164 0,155	0,199 0,153	0,182 0,155
ВАЗ-2101 ВАЗ-2102	0,141 0,187	0,142 0,153	0,142 0,199	0,153 0,189	0,142 0,164	0,441 0,178
«Запорожец-968»	0,113	0,112	0,113	0,111	0,112	0,112

5. Коэффициент пересчета gi в расход топлива может быть принят равным 52 л. С учетом этого коэффициента результаты расчетов по Вышеприведенным алгоритмам сведены в табл. 2.12.

Таблица 2.12

Объект	Действительный расход топлива на 100 км пути r*, л	Результат расчета
		Алгоритм I			Алгоритм II
		g	Расход топлива на 100 км пути r, л	[r*-r]	^ g	Расход топлива на 100 км пути r, л	[r*-r]
«Волга ГАЗ-24»	12,0	0,229	11,9	0,1	0,229	11,9	0,1
«Москвич-412ИЭ»	8,8	0,187	9,7	0,9	0,182	9,4	0,6
«Москвич-408»	8,8	0,153	8,0	0,8	0,155	8,1	0,7
ВАЗ-2101	8,0	0,141	7,3	0,7	0,144	7,6	0,5
ВАЗ-2102	8,5	0,177	9,2	0,7	0,178	9,3	0,8
«Запорожец-968»	5,9	0,113	5,9	-	0,112	5„8	0,1
	52,0	1,000	52	3,2	1,000		2,8

Если качество алгоритмов оценивать показателем

то

Значит, качество второго алгоритма по этому показателю выше.

В рассмотренном примере качество второго алгоритма обра­ботки экспериментальных данных оказалось выше, чем первого, вследствие того, что групповое мнение гораздо менее чувствитель­но к изменениям, чем индивидуальные. Например, если мнение одного из экспертов по четырем первым парам сравниваемых Объ­ектов (см. табл. 2.9) изменится на противоположное, групповое мнение от этого не изменится. В то же время данные, приведен­ные в соответствующей графе табл.2.11, претерпят изменения, что повлечет за собой изменение средних арифметических значений g^{^}_j.

Хотя различие в качестве алгоритмов не настолько, чтобы отказаться от применения одного из них, вопрос об аттестации ал­горитмов обработки экспериментальных данных, получаемых экс­пертным методом, имеет под собой реальную почву и должен ре­шаться в каждом конкретном случае с учетом требований, предъ­являемых к измерительной информации.

При использовании более совершенных измерительных шкал (шкалы интервалов, шкалы отношений) обработка эксперимен­тальных данных, полученных экспертным методом, по сути не от­личается от процедуры вычисления результата многократного из­мерения, рассмотренной в предыдущем разделе.

Пример 2.24. При измерении «на глаз» роста преподавателя студентами учебной группы получены следующие результаты:

Рост, см			Количество мнений
170			1
173			2
175			8
177			6
180			9
182			3
185			1

Определить результат многократного измерения.

Решение. 1. Если глазомер у всех студентов одинаков, то по формуле (2.32)

2. Согласно формулам (2.36) и (2.26)

3. Так как ни одно из мнений студентов не отличается от Q больше чем на , можно считать, что оплошностей среди них нет.

4. Полагая, что результат измерения подчиняется нормальному закону рас­пределения вероятности (что в принципе можно было бы проверить), с вероят­ностью 0,95 получим

176,4 Q  178,8 см.

В рассмотренном примере использовано допущение о равноточности значений отсчета. В справедливости такого допущения сле­дует убедиться на этапе подготовки экспертной группы. Если до­пущение не обосновано, то вместо формулы (2.32) -нужно пользо­ваться формулой (2.28), весовые коэффициенты в которой долж­ны быть установлены на этапе подготовки экспертов к измере­ниям.

Из вышесказанного следует, что процесс формирования экс­пертной группы и подготовка экспертов к измерениям—весьма важные и ответственные этапы. Применение экспертного метода предполагает соблюдение следующих условий:

экспертная оценка должна производиться только в том случае, когда нельзя использовать для решения вопроса более объектив­ные методы;

в работе экспертной комиссии не должно быть факторов, кото­рые могли бы влиять на искренность суждений экспертов, мнения экспертов должны быть независимыми;

вопросы, поставленные перед экспертами, не должны допускать различного толкования;

эксперты должны быть компетентны в решаемых вопросах;

количество экспертов должно быть оптимальным;

ответы должны быть однозначными и обеспечивать возмож­ность их математической обработки.